期待保险行业 数据 + AI开启经验规 模化复制时代 19 December 2023 数据 + AI开启经验规模化复制时代 目录 焦点透视：AI狂潮中的大变革 • AI的突破：保险行业的创新挑战与机遇 • 可能问题头脑风暴 面对本次AI热潮，保险行业的焦点问 题都有哪些 • 定义核心问题 • 洞见问题本质 洞察问题，探寻本源 • 找到本质解 • 制定解决方案 设定锚点，行动实践 Agents支持平台，结合第4代人工智能 模型与专业语料库以实现业务创新。AI Agents有望为商业领域注入新活力，展示人工智能的潜力 和商业价值。随着平台的发展，新的AI Agents涌现，提供专业化、高端化、个性化、规模化、持 续化的服务。人工智能的革新涵盖了生成内容（AIGC）和生成服务（AIGS）的领域。保险行业 面临挑战，AI的突破为其带来新的应对方向。 • 保险业面对AI变革的焦点问题分析：建议采用《U型思考》方法，从初始问题出发，深入挖 保险行业参考系的构建：包括关注六大方向、分析科技周期和文化适应度、以及中观周期对 行业和产业的影响。同时，也强调了AI技术对保险行业的影响深远，将改变保险公司的运营 模式和服务效率和质量，为服务规模化提供重要的支持。未来，随着技术的不断发展，AI技 术将推动科技产业价值规律的变化，更加注重应用的创新与服务的提升。 • 保险公司在应用AI技术方面的优势和能力：保险公司可以通过分析自身优势并利用AI技术提

展的前沿阵地，我们正与众多高校、机构及企业并肩作战，探索工程智能规模化 发展的有效路径，希望能为全国乃至全球工程智能的高质量发展提供可借鉴的实 践方案。 但我们也深知，这条道路没有现成的地图可循。工程智能作为开创性领域， 工程智能白皮书 AI for Engineering White Paper ©同济大学工程智能研究院版权所有。如需引用，请注明出处。 ii 核心技术研发、规模化落地路径等诸多问题，都需要我们在实践中不断探索、逐 用和发展标定了最广阔、最迫切的需求场景。 正是基于这样的初心与担当，我们梳理了多年来的系统性的经验与思考，形 成了这份关于工程智能的白皮书。书中聚焦工程智能的核心，详细阐述了从单点 突破到规模化赋能的实现路径。我们希望通过这份白皮书，为工程智能领域的研 究者和从业者提供一套系统的认知框架与实践参考，更希望能吸引更多有志之士 加入进来，共同破解难题、凝聚共识。 工程智能是新质生产力的重 忽视的洞见浮现出来：这并非一条单行道。正如工程需要 AI，人工智能的未来， 同样亟需工程智能为其开辟规模化之道路。 为何如此断言？因为当前的人工智能，尽管声势浩大、发展迅猛，本质上仍 是一种“先进技术”，距离成为真正的“生产力”尚有漫漫长路。纵观历史，无 论是蒸汽机还是电力，任何一项革命性技术，唯有在实现规模化应用后，才真正 转化为推动社会变革的生产力。一项技术若只能在实验室、在少数专家的手中、

器智能已达到前 所未有的成熟水平。与过去试图模拟人类智能不同，现在的机器被赋予了专业智能，能够在信息 物理系统中胜任复杂的生产任务；二是在产业应用层面，领军企业正重新定义“试点”的范围。为 了推动规模化应用，这些企业不再局限于单个用例，而是将视野拓展到整个生产网络，通过全面 布局推动转型升级。 围绕该话题，我们拟发布系列文章（共三篇），将立足于全球制造业的发展实际，深入探讨领军 制造商对AI的战 系列文章的开篇，本文将重点诠释为何AI的成熟标志着4IR拐点的到来，解码领先制造商如何利用 AI重塑竞争优势，并列举制造商在行业竞争日益激烈的当下，需要考虑的三种战略对策——创 新、加速以及追赶。后续两篇文章将分别聚焦AI对制造业的规模化影响，以及推动AI应用所需的 基本能力。 新技术采用的S曲线 通过对历史上多次工业革命的回顾与分析，我们不难发现，它们的发展轨迹均呈现出一种S型的 曲线特征。一阶段是“学习曲线”，往往历时较长， 员工 等多个来源，生成和收集海量数据。数据是灯塔企业领跑行业的重要原因之一。他们领先一步， 更早地投资建立了数据基础设施，虽然在早期承担了一定的风险，但在后期成功释放了AI的潜 力。 走出规模化的低谷 从灯塔企业身上我们不难看出，AI拥有的新用例不计其数，有望带来难以想象的绩效提升。 用例启迪能力，能力引领规模。2018年，前沿用例的具体表现还是高级分析和自动驾驶汽车的本 地化应用、高

风光储联合发电技术 研究与示范 2021年5月26日 01 02 03 04 示范工程建设情况 风光储联合发电技术研究 储能在规模化新能源并网中的应用 储能存在的问题及建议 3 一、指南响应情况 示范工程建设情况 ➢ 推动能源发展方式转变，构建安全、稳定、经济、清洁的能源供应体系，变得愈发重要。加快发 展风能、太阳能等新能源成为全球关注的重点方向； ➢ 风能、太阳能具 术规范 ➢ 电源侧调频用电化学储能系统运行 管理规范 ➢ 用户侧锂离子电池储能系统运行状 态评估规范 01 02 03 04 示范工程建设情况 风光储联合发电技术研究 储能在规模化新能源并网中的应用 储能存在的问题及建议 风光储联合发电关键技术研究 国家科技支撑计划 ➢ 风光储输示范工程关键技术研究 ➢ 大型风电场智能化运行维护关键技术研究及示范 ➢ 太阳光伏系统户外试验场技术研究与示范 高效高可靠低压交直流微电网关键技术及示范应用 ➢ 国家风光储输示范电站低频谐振分析及治理关键技 术研究 国家电网科技项目 ➢ 多类型储能装置的工程化示范 ➢ 电池储能规模化系统集成及接入关键技术深化研究 ➢ 国家风光储输示范工程精益化运行技术研究 ➢ 梯次利用动力电池规模化工程应用关键技术 ➢ 电网侧大容量电化学储能电站运行状态评估及智能 化维护关键技术研究及应用 ➢ 大容量电化学储能电站并网检测及运行评价关键技

1.1 能源结构发生巨变 1.2 电气化加速形成新能源生态 1.3 打造自身能力，应对诸多变革 电力企业向未来进阶，应对行业挑战 2.1 环境趋向复杂，保障可靠运行及规模化发展 2.2 安全可靠运营为基础，持续挖掘价值提升空间 2.3 挖掘创新价值，赋能电力企业转型 打造未来电力企业 3.1 IDC 数字化转型方法论概述 3.2 设想未来电力企业 3 打造面向未来的电力企业 数字化转型的成功之路 电力企业面临的压力将大大改变其业务形态，在应对变革的同时继续提供安全、可靠、高效的电力供应和电网运营，保 障供电持续稳定。 2.1 环境趋向复杂，保障可靠运行及规模化发展 电力企业的运行环境和市场环境日趋复杂。现有的系统和流程逐渐难以支撑为用户按需提供可靠、弹性和安全的电力 供应。 2.1.1 可靠性和韧性是对电网的最基础要求 保障电力系统的可靠性是对电 保其跟上全球及地区电力市场变化的步伐。 数据管理、治理与安全。其对于数据的规模化发展至关重要。 12 打造面向未来的电力企业 数字化转型的成功之路 IDC的数字化转型方法与华为 用于支持其客户进行数字化转 型的方法的思路是一致的。IDC 和华为采用了相似的步骤、框 架和蓝图，旨在帮助企业确定 其转型的优先项并制定具体规 划，进而助力电力企业规模化 实现其业务价值。 电力企业正在经历颠覆性变革。无

本报告聚焦“十五五”（2026—2030 年）关键窗口期，立足低空经济由“点状示范”向“网络 化、规模化、常态化”跃迁的中观治理议题。不同于市面上强调技术路线或单一应用的研究，本报告以 规则先行—协同共治—稳步扩容为主线，将国家顶层设计与地方差异化实践贯通，围绕“规则从何而 来、如何落地可执行、谁来协同治理、怎样形成规模化供给”四个核心问题展开系统分析。在审视欧洲 U-Space 强调市场化服务和美国 UTM . 2 1.2 核心矛盾：释放经济潜力与保障绝对安全的平衡博弈 ....................................................... 3 1.3 规模化发展的前提：规则是产业腾飞的唯一跑道 .............................................................. 4 1.4 本报告研究范畴、核心问题与分析框架 是与中央经济工作会议等顶层设计紧密衔接的“阶段性平衡”，其底层 逻辑为“安全边界前置、产业扩容后置”，即治理能力的提升速度决定 空域开放的广度与深度。 ⚫ 核心论点：与地面经济不同，低空经济规模化发展的前提是一套清晰、 完备、高效的天空规则。天空不是可以随意驰骋的旷野，而是需要被精 确管理的公共资源。本报告的研究将围绕规则这一核心展开，探究其如 何从顶层法规、运行规章到技术标准，共同构筑产业腾飞的唯一跑道。

近年来，人形机器人正以超出预期的速度渗透到人类生产与生活的核 心场景中，这一进程的加速得益于两大关键驱动力：其一为人工智能、物 联网等底层技术的跨越式突破；其二是硬件成本下降与算法效率提升所 带来的规模化应用可行性。从技术视角看，深度学习框架的演进显著强 化了多模态数据的实时处理能力，例如基于Transformer架构的模型使 机器人能够同步解析视觉、语音与环境反馈信息，从而在动态场景中实 现 一是技术突破驱动场景扩展，多模态大模型与持续学习技术的融合 将提升机器人在复杂家庭环境中的适应能力，推动从清洁、搬运的单一 任务向健康管理、教育陪伴的综合服务升级。二是成本下降与规模化应用， 随着供应链成熟和量产技术突破，家庭机器人价格有望大幅降低，加速C 端普及。三是生态协同与跨界融合，家庭服务机器人将进一步融入智能 家居、医疗健康等生态，形成“硬件+服务+数据”的全链条价值网络。 互规范，借助标准化框架降低跨平台协作成本，推动行业厂商数据集的通用 共享，推动形成覆盖技术研发、生产制造、运维服务全流程的国际协作网络。 二是扶持上游零部件厂商，聚焦底层硬件技术攻关与泛化规模化应用。 建立跨国合作机制，支持引导人形机器人上游零部件厂商泛化发展，先“生 存活下来”，确保稳定可靠的部件交付能力，与人形机器人整机厂有效协同。 在芯片领域，场景定义硬件能力，重点突破异构计算架构的能效比瓶颈，通

35000 多公里、发放测试示范牌照超过 1 万张。无锡、 长沙等地的红绿灯信息推送服务已显著提升通行效率，北京、上海等 地的自动驾驶出租车与智能重卡运输作业正加速落地。 未来，随着智能网联汽车规模化应用，网联通信技术与智能网联 汽车发展螺旋上升的共生关系更加突出。一方面，网联通信技术深入 汽车全生命周期环节，加速推动汽车产品向系统化、智能化方向跃迁。 在汽车产品研发环节，网络连接构建数据闭环机制，实现驾驶训练数 ”的模式呈 现显著差异，部分智能网联汽车每月所产生的数据量，上下行比例各 6 占到 50%，驱动 5G 等蜂窝移动通信无线资源分配做适配性优化。二 是前沿技术融合程度加深。随着网联自动驾驶规模化应用、智能座舱 内云游戏、AI 多模态实时交互等新兴场景发展，对网络通信技术提 出超大带宽、超低时延与高可靠、网络覆盖连续性、高连接密度等需 求，成为 5G-A、算网融合等新一代信息通信技术演进的重要驱动力。 规律；与此同时，汽车网联通信技术的规模化应用通常滞后于网络基 础设施的部署和消费电子产品的应用，例如 5G 在车端的应用普及相 比于手机等移动终端存在一定的滞后性。因此，汽车网联通信技术应 采取分阶段、差异化的推进策略。对于 5G 蜂窝移动通信网络、 LTE-V2X 直连通信网络、基础设施数据传输网络、算力基础设施等 已具备商用基础的成熟技术方向，需要通信与汽车行业深度协同，共 同推动其规模化部署与应用落地，形成可复制、可推广的应用模式。

工业互联网产业联盟 联系电话：010-62305887 邮箱：aii@caict.ac.cn 2 编写说明 近年来，我国工业互联网已进入规模化发展新阶段。截至 2024 年底，我国工业互联网核心产业规模已超 1.5 万亿元，融合应用已实 现 41 个工业大类全覆盖，为推进新型工业化、建设现代化产业体系 提供重要支撑。在强劲的发展态势带动下，各类金融资源正在加速向 联网为代表的新质生产力方向集聚，人工智能、云计算等技术与工业 互联网的融合将为产融合作带来新的机遇，耐心资本对产业的不断加 码将带动工业互联网的点线面一体推广，金融服务与工业互联网的深 度融合也为规模化应用拓展新的空间。整体看，工业互联网领域的“科 技-产业-金融”良性循环将不断打通与完善，为培育新质生产力、建 设现代化产业体系提供重要支撑。 本报告是联盟发布的第五份中国工业互联网投融资年度报告，在 化改革推进中国式现代化的决定》（以下简称《决定》）中，提出要“加 快新一代信息技术全方位、全链条普及应用，发展工业互联网”。为 新时期工业互联网的发展指明了方向。整体看，2024 年，工业互联网 已进入高质量发展、规模化应用的新阶段，政策体系不断完善。《工 业互联网标识解析体系“贯通”行动计划（2024-2026 年）》、《5G 规 模化应用“扬帆”行动升级方案》、《打造“5G+工业互联网”512 工 程升级